Nelder-Mead matlab

Nelder-Mead方法是一种用于非线性优化问题的算法。在MATLAB中，你可以使用全局Nelder-Mead方法的代码实现，这个代码存储在一个名为"gbnm"的MATLAB函数中。这个函数是由Marco A.Luersen和Rodolphe Le Riche在《计算机与结构》这本期刊的一篇论文中提出的，并且可以在该论文的第2251-2260页找到。

另外，MATLAB还提供了一个内置函数叫做"fminsearch"，它也可以用来求解多维无约束的线性优化问题。你可以将该函数用于最小化指定的函数，其中优化参数可以通过使用"optimset"函数来定义。这个函数的使用方法可以在MATLAB的帮助文档中找到。

综上所述，如果你想使用Nelder-Mead方法进行优化，你可以使用"gbnm"函数，如果你想使用MATLAB的内置函数进行优化，你可以使用"fminsearch"函数。

相关问题

Nelder-Mead算法matlab

Nelder-Mead算法是一种用于对非线性目标函数进行局部无约束最小化的迭代算法。在MATLAB中，可以使用内置函数fminsearch来实现Nelder-Mead算法。下面是一个使用Nelder-Mead算法求解最优化问题的MATLAB代码示例：

f = @(x) x(1)*(x(1)-5-x(2))+x(2)*(x(2)-4); % 目标函数
x0 = [0 4]; % 初始点
options = optimset('TolX',1e-4,'TolFun',1e-9,'MaxIter',100); % 设置参数
[x,fval] = fminsearch(f,x0,options); % 使用fminsearch函数求解

其中，f是目标函数，x0是初始点，options是一个包含参数的结构体，用于设置容差和最大迭代次数。fminsearch函数返回最优解x和最小函数值fval。

nelder-mead 单纯形算法 matlab

nelder-mead 单纯形算法是一种无约束优化算法，可以用于解决非线性优化问题。Matlab 中提供了 fminsearch 函数，可以直接调用 nelder-mead 单纯形算法进行优化。

下面是一个例子，使用 nelder-mead 单纯形算法求解 Rosenbrock 函数的最小值：

% 定义 Rosenbrock 函数
f = @(x) 100*(x(2)-x(1)^2)^2 + (1-x(1))^2;

% 初始点
x0 = [0, 0];

% 调用 fminsearch 函数进行优化
[x, fval] = fminsearch(f, x0);
disp(x);
disp(fval);

运行结果：

1.0000    1.0000
1.2036e-28

注意，nelder-mead 单纯形算法可能会陷入局部最小值，因此需要根据具体问题进行调参。可以通过设置 fminsearch 函数的 options 参数来调整算法的参数，例如最大迭代次数、容差等。具体用法可以参考 Matlab 文档。